BG value stats by hour

BGvalue_Summary
##    time3 min      mean max        sd
## 1  00:00 354 354.00000 354       NaN
## 2  01:00  79 146.60000 216  64.68617
## 3  02:00  72 140.00000 360 109.98727
## 4  03:00  78 176.44444 346 105.98126
## 5  04:00  78 192.00000 306 161.22035
## 6  05:00 109 177.00000 267  80.54812
## 7  06:00 198 273.50000 439 114.01900
## 8  07:00  69 272.41667 379 104.84921
## 9  08:00  73 165.31579 287  65.65233
## 10 09:00 170 200.00000 229  25.28834
## 11 10:00 130 214.00000 301  76.50882
## 12 11:00 307 307.00000 307   0.00000
## 13 12:00  81 204.83333 273  76.07990
## 14 13:00 117 214.14286 359  87.69916
## 15 14:00  68 204.77778 313  81.58091
## 16 15:00  68 111.58333 150  27.18442
## 17 16:00  59  96.18182 170  34.83050
## 18 17:00  58 106.92857 177  37.29398
## 19 18:00  55  88.00000 117  22.05675
## 20 19:00  55 149.27273 293  61.15569
## 21 20:00 109 178.95000 287  45.38777
## 22 21:00  90 174.57143 236  52.52357
## 23 22:00 148 187.91667 234  31.89602
## 24 23:00 154 187.75000 246  32.88400
## 25 00:00 163 182.25000 249  30.73272

BG value stats by day

BGvalue_SummaryDaily
##         Date2 min     mean max        sd
## 1  2019-09-08  86 150.6875 260  62.34177
## 2  2019-09-09  59 166.9333 350  85.57575
## 3  2019-09-10  88 207.4375 439  91.57945
## 4  2019-09-11  90 238.6923 379  84.25594
## 5  2019-09-12 117 197.0000 301  70.13843
## 6  2019-09-13  81 157.1429 289  63.90601
## 7  2019-09-14  72 166.0000 370  92.89365
## 8  2019-09-15  55 213.1538 359 110.88195
## 9  2019-09-16 170 226.6667 346  65.88070
## 10 2019-09-17  58 177.2857 307  79.07487
## 11 2019-09-18  68 151.2857 211  54.27059
## 12 2019-09-19 161 196.0000 267  43.11380
## 13 2019-09-20  96 152.0000 250  51.57907
## 14 2019-09-21  72 172.2727 288  76.17492
## 15 2019-09-22  69 126.4667 212  43.88274
## 16 2019-09-23  89 172.3077 216  41.66810
## 17 2019-09-24  66 132.7273 229  58.99337
## 18 2019-09-25  73 168.4000 313 102.77938

Sensor value stats by hour

Sensorvalue_Summary
##    time3 min     mean max       sd
## 1  00:00  75 156.0333 354 65.17400
## 2  01:00  64 151.0778 400 84.54330
## 3  02:00  46 150.8556 359 89.72846
## 4  03:00  40 161.1796 373 95.41724
## 5  04:00  70 172.5056 369 73.50185
## 6  05:00  57 172.3110 274 58.94924
## 7  06:00  61 196.4938 323 65.48301
## 8  07:00  78 220.5153 381 78.94086
## 9  08:00  57 188.6545 326 62.53961
## 10 09:00  59 194.6966 339 68.58199
## 11 10:00  79 198.1667 344 73.25463
## 12 11:00  59 201.8377 341 70.94386
## 13 12:00  59 205.7644 392 71.02507
## 14 13:00  86 189.3711 400 80.55233
## 15 14:00  44 171.3810 352 72.38608
## 16 15:00  42 137.2179 290 59.88778
## 17 16:00  53 132.3232 222 44.74467
## 18 17:00  45 128.1310 250 49.43447
## 19 18:00  53 127.7989 247 43.45634
## 20 19:00  40 154.1086 324 55.06908
## 21 20:00  65 175.2651 306 58.94313
## 22 21:00  49 146.3029 268 54.35986
## 23 22:00  44 150.0167 268 45.21389
## 24 23:00  75 169.9278 311 52.50156
## 25 00:00  75 161.4222 315 56.64674

BG high (>150) count

BGHigh_Count
##    time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1  00:00                  1
## 2  01:00                  2
## 3  02:00                  1
## 4  03:00                  3
## 5  04:00                  1
## 6  05:00                  2
## 7  06:00                  4
## 8  07:00                 10
## 9  08:00                 11
## 10 09:00                  5
## 11 10:00                  4
## 12 11:00                  2
## 13 12:00                  9
## 14 13:00                  4
## 15 14:00                  6
## 16 16:00                  1
## 17 17:00                  3
## 18 19:00                  4
## 19 20:00                 13
## 20 21:00                 10
## 21 22:00                 10
## 22 23:00                  8
## 23 00:00                  8

BG very high (>240) count

BGveryHigh_Count
##    time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1  00:00                  1
## 2  02:00                  1
## 3  03:00                  3
## 4  04:00                  1
## 5  05:00                  1
## 6  06:00                  2
## 7  07:00                 10
## 8  08:00                  3
## 9  10:00                  2
## 10 11:00                  2
## 11 12:00                  6
## 12 13:00                  3
## 13 14:00                  2
## 14 19:00                  1
## 15 20:00                  1
## 16 23:00                  1
## 17 00:00                  1

BG low (<80) count

BGLow_Count
##    time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1  01:00                  1
## 2  02:00                  2
## 3  03:00                  1
## 4  04:00                  1
## 5  07:00                  2
## 6  08:00                  2
## 7  14:00                  1
## 8  15:00                  3
## 9  16:00                  3
## 10 17:00                  3
## 11 18:00                  1
## 12 19:00                  1

BG good value count (>80 and <150)

BGgood_Count
##    time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1  01:00                  2
## 2  02:00                  3
## 3  03:00                  5
## 4  05:00                  2
## 5  08:00                  6
## 6  10:00                  2
## 7  12:00                  3
## 8  13:00                  3
## 9  14:00                  2
## 10 15:00                  9
## 11 16:00                  7
## 12 17:00                  8
## 13 18:00                  4
## 14 19:00                  6
## 15 20:00                  7
## 16 21:00                  4
## 17 22:00                  2

Temp Basal = 0 count

tempBasal_count
##   time3 Temp.Basal.Amount
## 1 14:00                 1
## 2 16:00                 1

Suspend basal on low count

suspendBasal_Count
##    time3 Alarm
## 1  00:00     3
## 2  01:00    12
## 3  02:00    13
## 4  03:00    12
## 5  04:00     3
## 6  05:00     5
## 7  06:00     3
## 8  07:00     1
## 9  08:00     3
## 10 09:00     2
## 11 10:00     1
## 12 11:00     2
## 13 12:00     1
## 14 13:00     2
## 15 14:00     5
## 16 15:00     8
## 17 16:00     9
## 18 17:00    11
## 19 18:00     5
## 20 19:00     2
## 21 20:00     2
## 22 21:00     6
## 23 22:00     2
## 24 23:00     1

BG value by time and date with mean values

BGvalue_timeDaytable
##     time 2019-09-08 2019-09-09 2019-09-10 2019-09-11 2019-09-12 2019-09-13
## 1  00:00      164.0        NaN      196.0        NaN        249   163.0000
## 2  01:00        NaN      79.00        NaN        NaN        NaN        NaN
## 3  02:00        NaN        NaN        NaN    360.000        130        NaN
## 4  03:00       93.0        NaN        NaN        NaN        130        NaN
## 5  04:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 6  05:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 7  06:00      259.0        NaN      439.0        NaN        NaN        NaN
## 8  07:00        NaN     350.00        NaN    379.000        NaN   289.0000
## 9  08:00        NaN        NaN      287.0        NaN        231   137.0000
## 10 09:00        NaN     177.00        NaN        NaN        NaN        NaN
## 11 10:00        NaN        NaN        NaN        NaN        301        NaN
## 12 11:00        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 13 12:00      260.0     273.00        NaN    214.000        NaN    81.0000
## 14 13:00        NaN        NaN      270.0        NaN        117        NaN
## 15 14:00      150.0     199.00        NaN        NaN        NaN        NaN
## 16 15:00      150.0        NaN        NaN        NaN        136        NaN
## 17 16:00       86.0      59.00        NaN        NaN        NaN        NaN
## 18 17:00      110.0     177.00      152.0     90.000        NaN        NaN
## 19 18:00        NaN        NaN       88.0        NaN        NaN   117.0000
## 20 19:00      117.0        NaN      190.0    293.000        NaN   115.0000
## 21 20:00        NaN     115.50        NaN    287.000        NaN   175.0000
## 22 21:00      192.0     170.00       90.0    236.000        NaN        NaN
## 23 22:00        NaN        NaN      178.0    234.000        218        NaN
## 24 23:00        NaN     226.00      246.0        NaN        NaN        NaN
## 25  mean      158.1     182.55      213.6    261.625        189   153.8571
##    2019-09-14 2019-09-15 2019-09-16 2019-09-17 2019-09-18 2019-09-19
## 1         NaN   354.0000        NaN        NaN        NaN        NaN
## 2         NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 3         103        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 4         NaN   299.0000      346.0        NaN        NaN        NaN
## 5         NaN   306.0000        NaN        NaN        NaN        NaN
## 6         NaN   223.0000        NaN    109.000        NaN   267.0000
## 7         NaN        NaN        NaN        NaN     198.00        NaN
## 8         370        NaN      258.0        NaN        NaN        NaN
## 9         NaN   253.0000        NaN    170.000      83.00   161.0000
## 10        NaN        NaN        NaN    170.000        NaN        NaN
## 11        130        NaN        NaN        NaN     211.00        NaN
## 12        NaN        NaN        NaN    307.000        NaN        NaN
## 13        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 14        148   359.0000        NaN        NaN        NaN        NaN
## 15        NaN   233.0000        NaN    222.000      68.00        NaN
## 16         72   105.0000        NaN        NaN      68.00        NaN
## 17        NaN        NaN      170.0        NaN        NaN        NaN
## 18        NaN        NaN        NaN     58.000        NaN        NaN
## 19        NaN    55.0000        NaN        NaN        NaN        NaN
## 20        NaN    55.0000        NaN        NaN        NaN        NaN
## 21        NaN        NaN        NaN    224.000     177.00   213.0000
## 22        NaN   115.0000      210.0    151.000        NaN        NaN
## 23        166        NaN        NaN        NaN     159.00        NaN
## 24        173        NaN      188.0        NaN     154.00        NaN
## 25        166   214.2727      234.4    176.375     139.75   213.6667
##    2019-09-20 2019-09-21 2019-09-22 2019-09-23 2019-09-24 2019-09-25
## 1         NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 2         NaN        216        NaN        NaN        111        NaN
## 3         NaN         72        NaN        NaN        NaN        NaN
## 4         NaN        NaN        NaN   125.0000         78        NaN
## 5         NaN        NaN        NaN        NaN         78        NaN
## 6         NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 7         NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 8       250.0        288         69        NaN        NaN        NaN
## 9       136.0        NaN        NaN   196.0000        188       73.0
## 10        NaN        NaN        212        NaN        229        NaN
## 11        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 12        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 13       96.0        NaN        NaN   192.0000        NaN      257.0
## 14        NaN        NaN        NaN        NaN        187        NaN
## 15        NaN        NaN        NaN   123.0000        NaN      313.0
## 16        NaN        123        118        NaN        NaN        NaN
## 17      147.0        NaN         97        NaN         66       96.0
## 18      147.0        NaN         99    89.0000         66        NaN
## 19        NaN        NaN         92        NaN        NaN        NaN
## 20        NaN        146        NaN        NaN        158        NaN
## 21        NaN        205        149   190.6667        NaN        NaN
## 22        NaN        NaN        NaN   216.0000        NaN      110.0
## 23        NaN        NaN        148   193.0000        NaN        NaN
## 24        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN        NaN
## 25      155.2        175        123   165.5833        129      169.8
##        mean
## 1  225.2000
## 2  135.3333
## 3  166.2500
## 4  178.5000
## 5  192.0000
## 6  199.6667
## 7  298.6667
## 8  281.6250
## 9  174.0909
## 10 197.0000
## 11 214.0000
## 12 307.0000
## 13 196.1429
## 14 216.2000
## 15 186.8571
## 16 110.2857
## 17 103.0000
## 18 109.7778
## 19  88.0000
## 20 153.4286
## 21 192.9074
## 22 165.5556
## 23 185.1429
## 24 197.4000
## 25 178.9322
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanBGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
                 numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)

Sensor value by time and date with mean values

SGvalue_timeDaytable
##     time 2019-09-08 2019-09-09 2019-09-10 2019-09-11 2019-09-12 2019-09-13
## 1  00:00  105.50000        NaN  186.25000   211.0000  197.25000  153.83333
## 2  01:00   89.41667        NaN  109.83333   247.9167  150.91667   90.25000
## 3  02:00   75.08333        NaN   80.00000   300.9167  109.08333   83.75000
## 4  03:00   54.16667        NaN  102.50000   345.9167  112.16667  100.41667
## 5  04:00   76.33333        NaN  167.00000   280.1667   96.91667  151.75000
## 6  05:00  109.50000        NaN  181.00000   257.8333  100.00000  197.83333
## 7  06:00  276.10000        NaN  207.33333   284.6667  133.91667  229.58333
## 8  07:00  255.66667        NaN        NaN   348.8333  177.00000  252.00000
## 9  08:00  234.25000        NaN  302.83333   219.0833  228.25000  141.83333
## 10 09:00  215.25000        NaN  315.83333   159.8333  296.16667  157.41667
## 11 10:00  224.58333        NaN  335.91667   155.8333  333.83333  159.50000
## 12 11:00  153.83333        NaN  299.33333   189.7500  320.58333   87.58333
## 13 12:00  204.66667        NaN  284.33333   198.0833  250.25000  108.16667
## 14 13:00  228.50000        NaN  310.00000   172.7500  137.08333  201.41667
## 15 14:00        NaN        NaN  233.00000   178.0000   88.33333  208.33333
## 16 15:00        NaN        NaN  230.66667   157.5000   96.33333  202.25000
## 17 16:00        NaN        NaN  192.33333   145.8333  133.58333  177.16667
## 18 17:00        NaN        NaN  146.16667   100.0000   91.50000  167.33333
## 19 18:00        NaN        NaN   99.83333   120.5000  109.08333  120.83333
## 20 19:00        NaN        NaN  183.08333   275.0833  142.33333  103.28571
## 21 20:00  293.66667        NaN  181.00000   234.0000  219.50000  115.81818
## 22 21:00  177.00000        NaN   97.09091   232.0833  228.08333  140.58333
## 23 22:00  135.16667        NaN  181.83333   191.1667  219.58333  130.83333
## 24 23:00  115.66667        NaN  233.08333   221.8333  225.91667  169.08333
## 25  mean  168.01944        NaN  202.61989   217.8576  174.90278  152.11891
##    2019-09-14 2019-09-15 2019-09-16 2019-09-17 2019-09-18 2019-09-19
## 1   112.41667  322.91667   126.6667        NaN  125.83333    96.7500
## 2    76.58333  380.00000   106.0833        NaN  102.33333   174.0833
## 3    85.75000  328.83333   210.9167        NaN  103.16667   230.0000
## 4   123.25000  301.50000   303.1111        NaN  120.50000   254.9167
## 5   156.08333  272.30000   266.4167        NaN  120.00000   245.0833
## 6   240.66667  212.66667   146.0833        NaN  178.58333   226.6667
## 7   274.41667  233.83333   196.8333        NaN  181.08333   125.5000
## 8   321.50000  266.00000   255.7500        NaN  128.33333    89.7500
## 9   238.25000  235.66667   226.9167        NaN  101.58333   181.1667
## 10  140.16667  136.83333   213.1667        NaN  240.25000   267.0000
## 11  144.16667  102.66667   229.3333        NaN  234.66667   217.4167
## 12  227.25000  257.91667   187.4167   304.0909  176.50000   207.9167
## 13  231.66667  380.08333   216.1667   252.3333  173.08333   159.5833
## 14        NaN  393.25000        NaN   177.9167  122.66667   137.2500
## 15        NaN  245.00000        NaN   212.0000   77.75000   146.5833
## 16   93.91667   93.83333        NaN   186.4167   96.00000   100.3333
## 17  111.08333  105.41667   162.7500   165.9167  185.25000   140.1667
## 18  147.75000  222.16667   156.5833   121.6667  146.08333   168.2500
## 19  219.50000  167.33333   157.7500    87.2500   76.58333   157.6667
## 20  182.50000   95.91667   190.7500   127.5000  123.66667   195.5000
## 21  115.16667  155.00000   241.6667   164.7000  176.00000   184.2500
## 22  122.33333   94.16667   212.0000        NaN  143.41667   111.0833
## 23  145.16667  145.08333   235.5833        NaN  155.75000   124.1667
## 24  143.91667  261.16667   187.6667        NaN  142.00000   115.4167
## 25  166.06818  225.39792   201.4101   179.9791  142.96181   169.0208
##    2019-09-20 2019-09-21 2019-09-22 2019-09-23 2019-09-24 2019-09-25
## 1   224.25000  150.25000        NaN  144.16667  108.66667  115.16667
## 2   259.83333  175.58333        NaN   96.00000   92.00000  115.33333
## 3   271.91667   70.66667        NaN   79.91667   97.83333  135.00000
## 4   279.58333  102.25000        NaN   92.00000   58.33333  149.66667
## 5   261.41667  164.25000        NaN  113.91667   81.16667  151.41667
## 6   255.25000  191.16667        NaN   82.50000   75.58333  142.75000
## 7         NaN  254.50000        NaN   98.58333  120.33333  152.91667
## 8   243.71429  299.75000        NaN  158.08333  170.66667  129.83333
## 9   154.41667  199.16667        NaN  169.75000  169.66667   69.83333
## 10  129.41667  128.08333        NaN  201.41667  233.70000   92.41667
## 11  102.41667  118.66667        NaN  243.91667  200.83333  168.75000
## 12  100.41667  136.16667        NaN  199.75000  137.58333  251.83333
## 13   96.91667  165.36364        NaN  197.00000  132.75000  238.41667
## 14  115.75000  172.00000        NaN  125.00000  141.08333  241.16667
## 15  189.83333  180.25000        NaN   62.66667  128.75000  286.75000
## 16  159.58333        NaN        NaN   69.75000   77.08333  220.16667
## 17  140.83333        NaN        NaN   73.91667   57.91667   70.50000
## 18  104.91667        NaN        NaN   82.16667   76.00000   63.25000
## 19  117.33333        NaN   71.27273  127.41667  146.66667  133.25000
## 20  169.83333        NaN   61.75000  190.08333  137.16667  112.00000
## 21  182.00000  202.80000  122.66667  193.42857  162.91667  102.41667
## 22   66.25000  149.16667        NaN  188.50000  157.50000   83.33333
## 23   94.75000  119.16667        NaN  148.66667  128.83333   94.50000
## 24  189.08333  102.16667        NaN  196.08333  114.91667  130.91667
## 25  169.98758  162.17967   85.22980  138.94494  125.33125  143.81597
##        mean
## 1  158.7278
## 2  151.0778
## 3  150.8556
## 4  166.6852
## 5  173.6144
## 6  173.2056
## 7  197.8286
## 8  221.2058
## 9  191.5111
## 10 195.1300
## 11 198.1667
## 12 202.3703
## 13 205.5540
## 14 191.1310
## 15 172.0962
## 16 137.2179
## 17 133.0476
## 18 128.1310
## 19 127.4848
## 20 152.6968
## 21 179.2351
## 22 146.8394
## 23 150.0167
## 24 169.9278
## 25 166.2262
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanSGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
                 numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)

Interactive Plots

linePlots

barplots hourly

every 3 hours barplots

###daily barplots

boxplots hourly

3hour boxplots

daily boxplots